양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.
뿌리산업의 유해한 작업 환경과 높은 작업 강도는 작업자의 건강에 영향을 미칠 수 있기 때문에 기존에는 유해한 물질로부터 현장 작업자를 보호하기 위해 반년 단위로 작성한 환경을 측정하여 규제하고 있다. 그러나 작업환경 외에 작업자 건강 상태 등에 대해서는 정량화된 관련 기준이 부재하여 상시로 피해를 주는 임계치 이하 유해 물질의 지속적인 노출에 따른 직업병을 예방하는데 어려움이 상존하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기계학습을 이용한 뿌리산업 작업 환경의 위험도 피크레벨 결정방법을 제안하고 이를 토대로 작업장의 실시간 안전 평가를 가능하게 하였다.
현재 수많은 공항에서는 공항 협력적 의사결정지원체계 (A-CDM; airport cooperative decision making system) 도입 후 이를 기반으로 공항 이해관계자들의 정보 공유 및 결정이 가능해졌다. 이는 곧 항공기 처리시간을 최적화하고 공항 운영의 효율성을 증가시켰다. 버티포트 또한 이러한 효율성 증대를 위한 방안이 필요하다. 기존 공항의 항공기에 비해 UAM 기체는 도심 속을 비행하는 새로운 항공교통체계로써 도심 내 교통체증을 겪지 않으면서 빠르게 이동하고 싶은 사용자의 수요가 큰 비중을 차지할 것이다. 그렇기에 지연이나 뜻하지 않은 결항은 사용자의 만족도를 크게 낮추게 된다. 이러한 점을 보완하기 위해 버티포트와 UAM의 특성에 맞게 의사결정지원체계의 기준을 수립하여 V-CDM을 도입한다면 버티포트에서의 UAM에 대한 효율적인 운영이 가능해질 것이다. 본 논문에서는 버티포트의 이해관계자를 정의하고 A-CDM을 기반으로 V-CDM이 어떤 방식으로 운영되어야 하는가에 대한 방안을 제시하였다.
최근 의료IT 분야 솔루션들이 분산 환경 기반으로 제공되고 있는 추세이다. 국내에서도 분산 환경에서 의료정보를 공유할 수 있는 임상의사결정지원시스템 개발의 필요성이 인식되어 연구되고 있다. 기존 임상의사결정지원시스템은 병원 내의 자체적인 의료정보만을 사용하여 구축되고 있다. 이로 인해 기존의 시스템은 의사결정지원의 효율성 및 정확성 측면에서 좋은 결과를 얻기 어렵다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 이 논문에서는 의료분야의 공통 데이터 모델을 기반으로 하는 임상의사결정지원시스템 모델을 설계하고 구축방안을 제시한다. 제안 모델의 적용 과정을 설명하기 위해 대장암 진단을 위한 임상의사결정지원시스템의 개발 시나리오를 기술한다. 또한 성공적인 임상의사결정지원시스템 개발을 위한 필수 요구사항을 제시한다. 이를 통해 여러 병원에서 공통으로 사용이 가능하고 시스템의 효율성과 정확성을 높일 수 있는 임상의사결정지원시스템 개발이 가능할 것으로 기대한다.
충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.
IT는 우리나라 경제성장에 결정적 기여를 해왔으며 사회전반의 패러다임 혁신을 통해 생산성, 효율성, 편의성, 소통성을 증진시키고 삶의 양식에 전면적 변화를 가져왔다. 금융위기 이후 주요국에서는 뉴딜을 촉진하고 신성장동력을 창출하며 사회와 문화의 발전적 전개를 위해 IT에 대한 거대투자를 집행하고 있다. 국민경제와 사회문화에서 지대한 의미를 지니는 IT는 다른 기술 또는 산업과의 융합이라는 새로운 변화와 혁신의 중심에 위치하고 있다. IT 융합은 IT의 자체 고도화를 바탕으로 다른 분야의 기술개발과 산업발전을 견인하거나 새로운 산업을 창출하는 것으로, 우리나라를 비롯하여 주요국에서는 자원과 역량을 선택적으로 집중하고 있다. 이 글에서는 IT 융합과 관련된 주요국의 산업전략 및 기술개발 동향을 파악하고 전문가 조사결과를 바탕으로 우리나라 IT 융합역량의 수준을 평가하고 결론적으로 IT 융합산업 발전을 위한 방향에 관한 전략적 제언을 하고자 한다.
본 연구에서는 간호대학생을 대상으로 임상적 추론 역량에 대하여 조사하고 이에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 시도되었다. 본 연구는 G⁎Power 3.1.9.4를 이용하여 간호대학생 3, 4학년 297명을 대상으로 간호핵심역량과 관련된 학습능력을 파악하고자 임상적 추론, 문제해결능력, 비판적 사고성향, 임상적 의사결정, 자기주도학습, 임상수행능력을 측정하고 임상적 추론 역량에 영향을 미치는 변수를 검정하는 서술연구이다. 연구결과를 살펴보면, 학년별로 임상적 추론역량을 비교한 결과 유의한 차이를 보였으며(p=0.001), 또한 임상적 추론역량에 대한 영향변수를 확인한 결과 문제해결능력, 임상적 의사결정 능력, 임상수행능력, 임상실습경험(학년)이 유의한 변수로 나타났다.(p,.001). 본 연구결과는 간호대학생의 임상적 추론 역량을 높이기 위한 다양한 교육과정개발의 근거로 활용될 수 있을 것으로 보이며, 향후 임상적 추론 역량을 높일 수 있는 교육 개발을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 간호대학생의 환자안전관리 수행자신감에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 간호대학생의 환자안전관리역량 증진 융합교육프로그램을 개발하는데 필요한 근거를 마련하고자 수행하였다. 본 연구는 간호학과 4학년 재학생 228명을 대상으로 하였다. 간호대학생의 환자안전관리 수행자신감에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 간호대학생이 임상에서 경험한 환자안전 사고는 낙상(50.0%), 주사바늘 찔림(18.5%), 환자확인 오류(12.0%), 주사투약 오류(7.5%), 경구투약 오류(4.3%)순이었다. 간호대학생의 환자안전관리 수행자신감의 유의한 영향요인은 환자안전관리 태도(t=6.09, p<.001), 임상의사결정능력(t=3.97, p<.001) 및 성별(t=2.56, p=.011)로 나타났다. 이와 같은 연구결과를 근거로 간호대학생의 환자안전관리 수행자신감을 증진시키기 위해서는 환자안전관리 태도, 임상의사결정능력 및 성별을 고려한 융합교육 프로그램을 개발할 것을 제안한다.
산업과 IT기술의 융합으로 현대사회는 급속하게 발전하고 있으며, 그 이면에는 기본 인프라를 제공해 주는 건설 공사의 역할이 매우 크다고 할 수 있다. 최근 들어 건설공사의 복잡화 및 대형화, 첨단화에 따라 품질향상을 위한 제도 개선 등 관리의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 그러나 건설현장에서 품질관리의 이슈가 발생할 경우 이를 해결하기 위하여 많은 시간이 소요되고 있는 것이 현실로서, 건설 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 다양한 시스템이 유기적으로 연결되어 최적의 의사결정을 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 RESTful_API 기반의 GCM 푸쉬 알람 서비스를 이용한 품질관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 건설 회사의 품질관리실과 프로젝트 매니저가 의사결정에 이용할 수 있는 모델로서, 건설현장의 프로젝트 관리에 적용할 경우 더욱 효율적이고 안전한 건설공사 관리가 가능할 것으로 기대된다.
효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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